基于數據的故障檢測與診斷方法能夠對海量的工業數據進行統計分析和特征提取，將系統的狀態分為正常運行狀態和故障狀態，可視為模式識別任務。故障檢測是判斷系統是否處于預期的正常運行狀態，判斷系統是否發生異常故障，相當于一個二分類任務。故障診斷是在確定發生故障的時候判斷系統處于哪一種故障狀態，相當于一個多分類任務。因此，故障檢測和診斷技術的研究類似于模式識別，分為4個的步驟：數據獲取、特征提取、特征選擇和特征分類。1)數據獲取步驟是從過程系統收集可能影響過程狀態的信號，包括溫度、流量等過程變量；2)特征提取步驟是將采集的原始信號映射為有辨識度的狀態信息；3)特征選擇步驟是將與狀態變化相關的變量提取出來；4)特征分類步驟是通過算法將前幾步中選擇的特征進行故障檢測與診斷。在大數據這一背景下，傳統的基于數據的故障檢測與診斷方法被廣泛應用，但是，這些方法有一些共同的缺點：特征提取需要大量的知識和信號處理技術，并且對于不同的任務，沒有統一的程序來完成。此外，常規的基于機器學習的方法結構較淺，在提取信號的高維非線性關系方面能力有限。設備狀態監測診斷分析系統實現大型旋轉設備參數狀態監測、統計分析、預警報警、多維診斷和智能巡檢等功能。杭州監測

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在于所監測的電氣信號及振動信號之中，如果借助于某種變換對這些信號進行解調處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機設備所發生的故障類型。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換。溫州功能監測系統電機監測系統可以提高預防性維護效率，防止代價高昂的停機并提高設備性能。

基于交流電機的特征量：通過故障機理分析可知，交流電機運行過程中，其故障與否必然表現為一些特征參量的變化，根據診斷需要，選擇有代表性的特征參量為該設備在線監測的被測信號，準確地提取這些故障特征量，這是故障診斷的關鍵。故障特征量，特別是反映早期故障征兆的信號往往比較弱，而相應的背景噪聲比較弱，常規的監測方法，因受傳感器的準確性、微處理器的速度、A/D轉換的分辨率與轉換速度等硬件條件的限制，以及一般的數據處理方式的不足，很難滿足提取這些特征量的要求，需要采用一些特殊的電工測量手段與信號處理方法。例如小波變換原理的應用。電機故障的現代分析方法：基于信號變換的診斷方法電機設備的許多故障信息是以調制的形式存在于所監測的電氣信號及振動信號之中，如果借助于某種變換對這些信號進行解調處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定電機設備所發生的故障類型。常用的信號變換方法有希爾伯特變換和小波變換等。

工業設備的預測性維護的市場需求顯而易見。但是預防性維護想要產生大的業務價值、真正大規模發展卻是遇到了兩個難題。首先項目實施成本過高，硬件設備大多依賴進口。這導致很多企業在考慮投入產出比時比較猶豫。其次是技術需要突破，目前大多數供應商只實現了設備狀態的監視，真正能實現故障準確預測的落地案例寥寥無幾。供應商技術和能力還需要不斷升級。預防性維護要想實現更好的應用，要在以下方面實現突破。實現基于預測的維護，提升故障診斷及預測的準確率提高軟硬件產品國產化率，降低實施成本.盈蓓德科技通過自主開發的軟件和算法，進行數控機床的刀具質量監測，提前預判刀具運行情況。

隨著電力電子技術、自動化控制技術的不斷發展，電機在工業生產以及家用電器中得到了應用，在市場競爭中正逐步顯示自己的優勢。傳統的電機在線監測裝置多采用電流表、電壓表、功率表等較為原始的儀表來進行測量，采用人工讀數的方式進行數據的測量、記錄和分析，這不僅硬件冗余，系統雜亂，而且操作極為不便，更有甚者，讀數誤差大，測試結果不準確。有些場合需要進行電機多種參數的監測，這樣就勢必會加大各種測量儀器的使用以及人力資源的投入。傳統的監測方法要求監測人員具有較高的技能和水平，由于人為誤差的不可避免，這種監測方法無法做定量分析，無法更加準確、實時的掌握電機的運行狀態和故障。技術實現要素：本發明提出了一種電機在線監測裝置和方法，通過對扭矩、轉速、各相電流、電壓、溫度、輸入、輸出功率和效率進行實時動態的監測以及對過電壓、過電流、過熱進行報警停機，解決現有技術中監測參數不能定量分析以及無法更加準確、實時的掌握電機運行狀態和故障的技術問題。電機監測系統可以識別處于初期階段的機械和液壓故障，從而制定更為合理的輔助維護計劃。寧波性能監測數據

時間域、頻率域和角度域的NVH分析方法，可以對汽車動力總成的各種故障進行實時識別、監測和診斷。杭州監測

任何設備在故障發生之前都會出現一些異常現象或癥狀，如振動偏大，有異常噪音等。持續狀態監測在預測性維護實踐中起著重要作用，而關鍵的監測參數是振動。設備振動揭示了對組件問題的重要見解，這些問題可能會降低流程質量并導致生產停工。通過油溫升高可能是由于軸承運行狀態異常，也可能是室溫高、散熱慢、潤滑油枯度偏高或運行時間較長等原因。因此，在判斷時可能出現兩類決策錯誤；一是把實際處于異常狀態的機器誤認為正常狀態，二是把實際處于正常狀態的機器錯認為異常狀態。如果同時用幾個特征，如油溫．潤滑油分析和噪聲來監視機器主軸承的運行狀態，判斷就較為可靠。由此可見，正確的識別理論是十分重要的。遠程終端廣泛應用于工業互聯網、分布式數據采集、設備狀態的在線監測，能夠進行前端數據清洗和邊緣計算，通過對歷史數據趨勢分析、設備數據機理分析、統計分析等大數據分析，對設備的狀態有效可靠的健康狀態評判，從而切實有效的提高設備的維護能力。遠程終端可實現對設備狀態的自檢，分析計量故障等信息，及時發現計量異常。現場監測箱開門、斷電、設備運行等異常信息也能夠主動發送報警信息到監測中心，實現設備在線監診的準確性、完整性、及時性和可靠性。杭州監測